1. 本选题研究的目的及意义
近年来，灰色预测模型作为一种处理小样本、贫信息数据的重要手段，在社会、经济、环境等领域展现出独特的优势。
传统的灰色预测模型通常假设数据是精确的，然而，实际问题中往往存在着大量的不确定性，数据难以精确获取。
区间灰数能够有效刻画这种不确定性，为灰色预测模型的改进提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，灰色预测模型和区间灰数理论都取得了显著的进展，为本研究提供了丰富的理论基础和实践经验。
1. 国内研究现状
国内学者在灰色预测模型领域展开了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以区间灰数理论、灰色预测模型、时滞参数优化等理论为基础，针对传统MGM(1,m,τ)模型难以处理区间灰数序列的问题，构建基于区间灰数序列的时滞MGM(1,m,τ)模型，并通过案例分析验证模型的有效性。
1. 主要内容
1.区间灰数与时滞MGM(1,m,τ)模型基础理论研究：-深入研究区间灰数的定义、运算规则、距离度量、相似度度量等基本概念，为区间灰数在预测模型中的应用奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验和案例分析等方法，逐步展开研究工作。
1.理论分析阶段：-深入研究区间灰数理论和灰色预测模型，分析现有模型的优缺点，为模型改进奠定理论基础。
-查阅相关文献，了解国内外在区间灰数预测模型方面的研究现状，为研究提供参考。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将区间灰数引入到时滞MGM(1,m,τ)模型中，构建基于区间灰数序列的时滞MGM(1,m,τ)模型，为处理区间灰数序列提供了一种新的方法。
2.研究区间灰数序列的白化处理方法，消除原始数据中的随机波动和异常值，提高模型的预测精度。
3.探索时滞参数τ的区间灰数化方法，更准确地反映系统状态对未来时刻的影响，增强模型对复杂系统动态演化的刻画能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 谢乃明,刘思峰,周鹏,等.基于区间灰数TOPSIS的露天矿边坡可靠性评价[J].金属矿山,2021,50(06):178-185.
[2] 邓聚龙.灰色系统理论与应用[M].北京:国防工业出版社,2022.
[3] 刘思峰,杨英杰,郭天榜,等.灰色系统理论、方法、模型及其应用[J].系统工程理论与实践,2023,43(03):641-662.
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